大数据之NBA

对于数据科学来说,现在是发展的黄金时期.这是个新领域,但增长迅速,同时数据科学家的缺口也很大,据说他们的平均年薪可以达到10万美元.哪里有高薪,哪里就吸引人们,但是数据科学技能的差距意味着许多人需要努力学习.      第一步当然是询问“我怎么学习数据科学”,这个问题的答案往往是一长串的课程和书籍阅读,从线性代数到统计数据,这几年我也是这样学习过来的.我没有编程背景,但我知道我喜欢处理数据. 我比较不能理解在完全没有理解别人的背景时就给他一份长长的书单或者技能表.这就类似于一个老师给你一堆教科书

篮球和足球都是中国人很喜欢的球类,虽说国足一直不争气,但是热度丝毫不亚于篮球,通过对篮球足球的大数据比较,我们可以看到,足球的热度一直是高于篮球的 篮球一直很平稳,因为最近篮球的重量级nba赛季已经结束,而足球最近的比赛比较多,特别是8月31号,有国足的比赛,而且国足还赢了,热度一下子就上去了,在数据图中也可以很明显的看到. 从省份分布来看,广东省对于这两个运动的热爱都是排第一的

从去年开始,不管是互联网行业还是其他行业,“大数据”一词开始频繁出现. “概念”性质的东西在中国的互联网圈子总是可以快速传播,这里面有很多原因,其中就有整体氛围所致:大多数互联网的创业者都是希望通过前瞻性的创新来改变世界,受到资本追捧,最终套现.在这个过程中,概念飞快的传播.包装,成为各种打着标签的产品.而实用主义者只被动接受,缺乏正确认知深刻的探索. 从下图可以看出,2008年大数据概念开始传播后,在百度和Google的“大数据”和“Big Data”的检索趋势(下图数据中Baidu的PV加权

[PPT&视频]<陈新河:万亿元大数据产业新生态>--央视网大数据名人讲堂之大数据产业系列 原创 2016-07-16 陈新河 软件定义世界(SDX) 热门下载(点击标题即可阅读) ?[下载]2015中国数据分析师行业峰会精彩PPT下载(共计21个文件) 因微信限制,部分图不能显示出来,高清完整版全文请扫描二维码,见每篇文章底部专栏 <陈新河:万亿元大数据产业新生态>--央视网大数据名人讲堂之大数据产业系列 嘉宾介绍 陈新河   中关村大数据产业联盟副秘书长 Talking

作者:易仔阿克    时间:2014-08-06 博文标题:<大数据时代的历史机遇>读书心得 大数据资产价值评估模型:规模.颗粒度.多维度.关联性.活性.前四个侧重从空间角度,最后一个侧重在时间角度.规模是指数据的多少,数据量当然是越大越好.颗粒度只是数据的粒度,当然是数据粒度越细越好,粒度越细越便于分析.多维度是指数据视角多少,当然是维度越多越好,这样便于从多个视角查看.关联性是指属于与其它数据的关系,关联越多越好,越能够发现规律.活性是指数据的更新频率,数据活性越大,越能够实时地反映事物的

摘要 : 随着信息革命的深入,大数据时代的预测更加容易,人类的生活正在被大数据预测深刻改变. 附言:广告行业应归于人体行为. 世 界杯期间各家科技巨头利用大数据预测比赛结果,再现“章鱼保罗”雄风.世界杯结束了但大数据预测还会继续.从夜观天象到气象预报,从童话里的水晶球到今日 的科技预言家,从地震云的传说再到科学家猛攻的地震预测,人类一直希望能够更早突破局限看穿未来.随着信息革命的深入,大数据时代的预测更加容易,人类的 生活正在被大数据预测深刻改变. 预测是大数据核心价值 人们在谈论大数据的采集.

大数据已经变成了我们这个时代的符号.我们作为个人不仅是数据的接收者,也是数据的生产者.一方面我们下载.阅读浏览,我们在消费数据:另一方面,我们又上传.撰写.参加各种活动,留下我们的很多痕迹,我们实际又在产生数据.在这样一个既是消费又是生产的环境中,人类方方面面已经和数据分不开了.著名管理学家.清华大学经济管理学院EMC讲席教授陈国青近期在人文清华讲坛发表主题演讲<大数据:颠覆的力量>,深度解读了大数据带来的冲击.挑战和机遇. 选自人文清华讲坛公众号 有删节 主讲嘉宾 陈国青 清华大学经济管理学

暑假已至,接下来组内成员将会各回各家,各找各妈,这肯定是对本次大数据比赛是很不利的. 接下来我会把任务分配给组员,当然任务会比起初的时候轻一点,因为我认为本次比赛的目的并不是我要求组员做什么,而是我的组员要求自己做什么! 我们现在主要接触的两门语言: MATLAB语言在数据处理方面很牛,它的画图功能也是杠杠的,尤其是3D画图 Python语言是一门近几年很火的语言,学好它对自己肯定只有益处,它的出生很晚,但是短短十多年,它已经稳居计算机语言前三名.尤其是现在的大数据时代,它的代码不仅简单易懂,而

hive简介: -------------------- 0.big data的特点:4 Volumn variety velocity value 1.介绍 数据仓库    //online analyze process,在线分析处理. 用来查询和管理位于分布式存储设备上的大型数据集. Hive提供了一种类SQL语言--HiveQL(HQL)进行查询分析. HiveQL可进行插件式扩展. 擅长处理结构化数据.非结构化的数据没办法创建对应的模式. 位于hadoop之上,重点在于对大数据进行分析